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算法工程师也会遇到35岁这道坎么?

来自 | 知乎    编辑 | 深度学习这件小事
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   问题

算法工程师也会遇到35岁这道坎么?

现在互联网行业很多开发工程师(包括前端开发、后端开发等等传统意义上的“码农”)会遇到35岁这道坎,那么对于算法工程师这种非常规、非传统的码农(侧重以数学模型技能为主,而不是写代码),也会遇到35岁的坎么?


   高质量回答


辛俊波

中国科学院大学 工学硕士

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/1131059057


这个问题其实对于大多数程序员都是适用的,国内的互联网公司,始终奋斗在一些写代码、跑算法模型的工程师实在是太少了。每年的高校毕业生,在持续不断地在为这个行业输入更年轻更新鲜的血液,对比25岁刚入职更会加班更能吃苦关键是更便宜的小年轻,35岁的算法工程师如果只是工龄更长资历更老,可以说全方位都处于劣势了。

想要跨过这道坎,要做的就是努力去提升自己的相对不可替代性,从初级渐渐往高级的方向走,个人觉得大体可以分3个阶段:

初级算法工程师 ––– 高效执行机器   

算法入行的必经之路,所谓的sql boy、调参侠、数据搬运工、炼丹师,都发生在这个阶段。    

数据分析、看论文、复现模型、跑实验、调参数、魔改网络、效果不好接着调...... 

这个阶段的算法工程师,一般面临的业务问题也比较明确,比如提升召回效果、提升线上ctr/cvr/gmv/时长、提升搜索相关性、降低bad case率等等。这些明确的业务问题背后,在业界包括团队内一般都有比较明确的技术方向,相对应的就是一些比较明确的算法问题,比如信息流的ctr预估、用户兴趣建模、广告出价预估、相关性模型、物品召回、图文标签生成等。

这些不同的算法方向根据团队形态不同,往往会分的更加明细,比如召回方向的可能会有专门的团队,落到每个人头上就是负责其中一种召回策略:用户标签召回、行为序列召回、主题召回等。

这个阶段的目标,是要使得自己成为一个具有能够高效执行具体任务落地的能力,对动手能力要求是最高的。判断这个阶段的工程师的标准,就是对于一个明确的算法目标,是否具备足够强的执行能力将其落地。

中级算法工程师 ––– 算法选型和改造能力   

经过了第一阶段之后,对于明确的算法问题已经具备了足够的经验,这个阶段,需要自己根据在这个领域内的技术累积,对已有的算法问题,进行适当的改造和优化。  

例如做用户画像,本身能做的技术方向较广,从行为标签统计、无监督的隐语义理解(lda, w2c等)、有监督的双塔建模、加入特征的用户兴趣建模,到用户序列建模,甚至各种图方法知识图谱的手段。作为该方向的负责人,需要根据团队发展阶段,进行合理的技术选型,并做适当的改造。

判断这个阶段算法工程师的标准,主要是是否具备在某个算法方向,独立承担整个算法从选型、改造、应用到落地取得成果的能力。

高级算法工程师 ––– 业务抽象能力   

前面两个阶段的工程师做的事情,严格意义上来说,都是在执行这个阶段的算法工程师定下来的算法指标。这个阶段的算法工程师,需要更多的是对整个业务的理解,去抽象和定义业务问题。比如当前阶段,业务是否需要专门的团队做用户画像,需要多少的人力做素材理解,rank模型是否还有空间、需要投入多少人力持续优化等。如果战略目标制定不明确,影响的将是整个团队的努力。

判断这个阶段算法工程师的标准,主要是对于所负责的业务,能否制定合理的算法可达目标,并带领团队完成实现。

个人觉得,如果35岁了还处在第一阶段,也就是只能执行明确的算法模型,和刚毕业的小年轻比可以说完全没有竞争力,个人职业生涯的进一步发展会很受限。

如果已经进入第二阶段,不可取代性还是很强的,毕竟这个阶段的合理算法技术选型和推动落地能力,是很多刚毕业和工作不久的年轻算法工程师难以做到的。

如果已经到了第三阶段至少已经是业务方向的算法负责人了,都这种title了,考虑的是怎么往公司的中上层走了,根本不会担心年龄这种坎

霍华德

机器学习 话题的优秀回答者

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/832718911


我对这个问题很谨慎

一方面,近几年的算法不断自我革命,随着框架的发展,其实门槛是越来越低了。十年前,需要自己实现反向传播,能拦住不少人。现如今BERT出现后,很多任务的难度都大幅下降。这方面利空年迈的算法工程师。

另一方面,对算法工程师的要求越来越综合,算法工程师也逐渐向多面手发展,做nlp的算法工程师只会nlp领域是不够的,随着多模态技术的发展,视觉、语音、强化学习等技术也统统都要掌握。所以,年迈的算法工程师对新萌的优势在于技能的宽度上。与资本家的博弈中,依靠“技多不压身”,来维持相对高一些的待遇”。

另外,只能寄希望于中国教育改革迟缓,为年迈的算法工程师多争取一些时间。

吴海波

机器学习 话题的优秀回答者

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/832991977


@霍华德 讲的很好了,纯从技术发展的本身,一定是门槛越来越低,所谓的经验经不起新技术的冲击,但这一套逻辑更适用于基础技术,我来补充另一方面的信息。

这个问题其实不是技术人员独有的,而是职业发展中面临的普遍问题,只是网上技术的同学发声比较多,而且技术同学相对单纯,容易一条路走到黑,遇到困难不容易变通,很少去看看那些其他行业的人面对问题的处理方式。

回到职业规划,我觉得远见这本书里面提了三个标准挺有意思的。分别是可迁移的技能、有意义的经验、持久的人际关系。

可迁移的技能不多说,简单说下我对有意义的经验的理解,有意义包括两方面,一个是这个经验对别人有门槛,另一个是这个经验是有拿到结果。对很多在工业界做算法应用的同学来讲,无论是线上abtest的资源还是公司算力的资源,对后来者都是有很大的门槛的,即很难在学生时代就对算法和业务结合理解的特别好,这是一个明显的优势。

再谈下持久的人际关系,很多技术同学都会忽视持久的人际关系。其实人和人之间的信任是非常宝贵的,大家应该重视起来。机器学习发展起来后,在工业界普遍遇到一个问题,如果和非机器学习的同事解释,如何和他们更有效的合作。而机器学习有很多时候,都是需要大投入的项目,这个时候长期的信任关系就变的特别的重要,这个也是新人并不具备的。

总结起来,题主特别问了算法和程序员的对比,我觉得最大的特点是算法面对的巨大不确定性,而且这个不确定性是和业务本身相关的。业务变化万千,很多经验都是靠真金白银砸出来的,门槛很高。因此,这方面我又偏乐观一些。

PS:这个行业最受人瞩目的当然是哪些世纪难题,如果你从事的和这些问题相关,那就是高风险高回报的逻辑了。

支付宝科技局

已认证的官方帐号

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/1177098159


谢邀。

算法工程师的确与普通的程序员有点区别,算法工程师的入门门槛相对较高,是一个起点比较高但也比较平稳的存在。不会说做一个特别厉害的算法,就能让产品用户呈指数型的增长。

算法工程师的瓶颈或者说成长空间,在于不停地去学习,如果说你不更新你的知识,就可能会被淘汰,因为你不去跟踪前沿内容。

比如说在神经网络已经不火的时候,SVM(支持向量机)火了,当时做图像的很多是做指针分析的,一些指针分析的方法也比较火,那时候机器学习也已经处于发展阶段,之后也慢慢地广为应用。

算法的知识更新迭代非常的快,在以前,大家还会自己写平台,写一个深度学习的框架,到现在,深度学习的框架已经很多很多了,可能很少有公司现在愿意去写一个深度学习的框架,大家写的都是结合自己场景和业务的框架多一点。

如果你知识不更新,你不去跟进潮流中发生的事,你就可能会被淘汰掉,包括最近做的比较多的图学习方法、共享学习、区块链。

另外一方面算法工程师需要经验的积累,今天你去看一个问题,有哪些角度、方法,需要去注意什么问题,这对于新人来说很难去注意到,我们这时候的经验就很重要,所以这就会让算法工程师的门槛越来越高,经验不是靠几本书、几堂课就能搞定的。

所以算法工程师并不用担心自己从一个业务换到另一个业务,他对业务的思考,对算法的理解就是核心的竞争力,是融在算法工程师骨子里的东西。


但是会有危机感


支付宝高级算法专家崔恒斌有几点建议:

年近35岁了,不过说实话倒没太多担忧过这一点。当然,个人觉得需要做好几件事儿:

第一,不停地学习迭代知识和技术;

第二,是对于业务的理解、技术的准确定位、业务问题的抽象和建模,技术之外,是关乎业务协作分工、平台建设和沉淀、团队管理等,也就是视频中所说的经验;

第三,也是个人觉得非常重要的,是不断地思考,对业务、产品以及算法应用的思考,对用户价值和技术价值的思考,以此来指导业务落地和创新迭代。

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算法工程师也会遇到35岁这道坎么?

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这个人很懒,什么都没写

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